一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法

为解决非均匀照明条件下彩色图像亮度不均、细节丢失、对比度低等问题,提出一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法研究非均匀照明图像的自适应增强.首先,提出一种双伽马校正直方图均衡(bilateral Gamma adjustment histogram equalization,BIGAHE)算法处理HSV颜色空间的V通道,来调整图像全局对比度和亮度,同时使用构建的自适应拉伸函数对S通道进行非线性拉伸以提高图像整体饱和度,然后利用对比度受限的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histo-gram equalization,CLAHE)对L?a?b?颜色空间中L?通道进行局部对比度增强,得到最终增强图像.实验结果表明,与现有流行的图像增强方法相比,该算法的平均梯度(mean gradient,MG)、熵(entropy)指标为所有对比算法中最优,对比度改善指数(contrast improvement index,CII)在所有方法中排名第二.可见该算法能够有效提高非均匀照明图像亮度和对比度,提供更多的细节增强,同时避免过度增强,保持图像的自然性,获得更好的增强效果.     

对比度受限下直方图均衡化处理的木板纹路图像增强算法

在木板纹路识别的工程应用中,光照不均匀等因素会产生对比度差的木板图像,将影响木纹的准确识别,针对此现象采用改进的对比度受限自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对木板纹路图像进行增强处理,首先借助加权平均灰度化对原始图像进行灰度处理,再利用CLAHE算法将灰度图像分割成若干个大小相等连续的子块,选取合适的阈值对每个子块的直方图进行截取,将超过阈值的像素均分到其他的灰度级中,使用双线性插值对图像进行插值运算,得到对比度受限下直方图均衡化图像,最后使用双边滤波器(bilateral filter)对均衡化图像进行降噪保边处理。共用600幅木板图像,其中450幅图像作为训练集图像,150幅作为验证集图像,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE),峰值信噪比(peak signal to noise rate,PSNR)以及最终实验结论对比CLAHE算法和其他一些常规算法,工程运行结果表明:CLAHE方法处理木板纹理图像具有较好的运行效果,为木板纹理的准确识别提供了理论依据。     

一种用于自适应直方图均衡化的硬件加速器

针对动态直方图均衡(dynamic histogram equalization,DHE)算法处理效果不理想和算法应用不灵活的问题,提出了一种基于改进型自适应直方图均衡化算法的现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)硬件加速器的设计方法.该硬件加速器对直方图均衡化算法做了改进,实现了自适应地限制对比度拉伸;并且充分利用FPGA的并行体系架构和丰富的块存储资源的优点,采用规则的模块化的设计方法完成了设计.实验结果表明:改进的算法不会产生过度增强、放大噪声、丢失图像细节的现象;设计的硬件加速器在充分节约硬件资源的前提下能较好地满足实际应用的需求;在实时图像处理中一帧图像的处理时间约为0.1 ms,使图像增强算法在图像实时处理中的应用更加灵活方便.     

直方图均衡技术在数字X线医学影像中的应用

利用直方图均衡技术对低对比度数字X线医学影像进行图像增强处理,比较图像增强前后的效果。用直方图均衡算法,将原始图像低对比度,密集的灰度分布变得比较稀疏和均匀,处理后的图像视觉效果得以改善。直方图均衡技术对于图像细节部分有所增强,使不易观察到的细节变得清晰。开发出基于VC++6.0平台的MFC应用程序。     

基于直方图均衡的导弹目标图像增强方法对比研究

针对雾霾、夜色等不利天气条件下,电视制导导弹获取的目标图像存在噪声大、对比度低、颜色失真、重要特征不明显等问题,采用直方图均衡化方法对导弹目标图像进行增强处理,分别使用常规直方图均衡化算法、局部直方图均衡化算法和对比度受限自适应直方图均衡化算法完成了导弹目标的图像增强。仿真结果显示,对比度受限自适应直方图均衡化算法在处理灰度图像方面效果良好,不仅能够增强图像对比度,同时保护图像中的一些细节,还能快速地完成对图像的处理,适用于导弹目标图像增强工作。     

基于双线性插值动态直方图均衡化的雾天图像增强算法

为解决雾天图像降质问题,提出一种基于双线性插值动态直方图均衡化(BIDHE)的雾天图像增强算法.将原始图像分割为若干大小相同的子图像,利用局部最小值分割子图像直方图,计算子直方图输出灰度映射范围,然后对子直方图进行直方图均衡化,对图像进行双线性插值.选取真实雾天降质图像为处理对象,利用边缘检测及均方误差(MSE)、信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)3项评价指标对不同算法进行比较.结果表明,该算法有效增强了雾天降质图像对比度,并且清晰地恢复了图像细节.     

基于灰度等间距密度均衡的红外图像增强算法

针对红外图像具有高背景,低反差的特点,提出了一种基于灰度级等间距密度均衡的红外图象自适应增强方法。该方法以图像灰度相关理论为基础,采用窗口递推的方式,自适应地选择直方图窗口,获得高低阈值,再通过灰度线性变换及灰度级等间距密度均衡,增大图像灰度动态范围,获得细节丰富灰度连续的图像。理论分析和实验结果均表明,该算法克服了平台直方图均衡引起的灰度断层现象,有效地增强了红外图像的对比度,提高了图像质量。     

3种不同灰度图像增强算法比对

在简要阐述直方图均衡化、平滑、锐化3种图像增强算法的基础上,分别用这3种算法处理灰度图像,比对它们对图像的处理效果,分析3种方法在图像增强处理能力的优劣之处。结果发现,直方图均衡化可以均衡图像的灰度等级,提高图像的对比度,但是图像的细节损失;图像平滑可以减少或消除图像的噪声,使图像突兀的地方变得不明显,但是会使图像模糊;图像锐化使图像的边缘、轮廓变得清晰,但是图像的信噪比有所下降。     

复合顺序形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于复合顺序形态变换的红外图像边缘检测方法·通过图像的局部均值和方差自适应的调节增强系数进行图像增强;采用形态学边缘锐化算法改善边缘清晰度·根据复合顺序形态变换相关概念及性质构造3种广义形态学边缘检测算子,可有效抑制红外图像中的噪声,提取目标边缘·实验结果表明,这种算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器·     

一种改进的基于频域的红外图像细节增强方法

在传统红外图像增强算法的基础上,给出了一种红外图像细节增强方法,以加强红外图像的细节特征,提高图像的识别精度.首先,对原始红外图像进行傅立叶变换,然后通过频域高斯滤波及反傅立叶变换得到低频图像和高频图像;其次,对低频图像采用对比度受限的自适应直方图均衡处理得到低频增强图像,对高频图像进行非锐化掩蔽及灰度变换得到高频增强图像;最后,将低频增强图像与高频增强图像进行加权融合,实现对红外图像的细节增强.     

一种雾天彩色图像复原快速方法研究

暗通道优先法则在处理自然雾天图像方面取得了非常好的效果,但是该方法需要消耗大量的存储和计算时间。提出了一种改进的雾天彩色图像增强快速方法。首先,根据雾天图像模型和先验知识,计算雾天图像的暗通道先验值;并估算初始透射率图像和大气光。然后利用数学形态学方法对初始透射率图像进行处理得到优化的透射率图;并根据这个优化透射率图、大气光和原始雾天图像计算去雾图像。最后利用gama校正获得最终的彩色增强图像。仿真实验结果表明本文提出的方法能较好地对雾天彩色图像进行去雾处理,且计算速度较快。相比于基于暗原色先验的单一图像去雾方法,图像尺寸越大,该方法的计算效率越高,计算时间优势越明显。     

图像工程的基本概念和理论基础

首先对图像工程领域里几个不够统一的基本概念、术语给出明确的解释或定义，接着对图像处理基本算法模型及图像运算等内容进行了概括，最后描述了图像编码系统中失真的度量方法，以期澄清图像工程的若干基本概念、揭示图像工程的理论基础。     

基于区域特征的光学图像与SAR图像配准算法

图像配准是进行图像融合、变化检测等图像处理应用的前处理步骤,其配准效果将直接影响到后续图像处理工作的质量．针对光学图像与SAR图像成像特性差异,提出了一种基于区域特征的配准算法,通过实验结果证明了本算法的有效性．     

一种图像放大的离散算法

根据李将云等人(2003)所提出的数字图像的离散放缩算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度图像提出一套新的离散放大算法．该算法可使图像放大任意实数倍．应用该算法能使放大后的图像边界清晰，忠实地反映原始图像的面貌．实验证明，该方法也是一种有效的图像放大算法．     

图像工程与嵌入式零树小波图像编码

介绍了图像工程领域里新颖有效的嵌入式零树小波EZW图像编码方法。首先叙述从子带编码到小波编码的演变历程，包括正交小波的多分辨率分析和滤波器组等内容。接着阐述小波分解图像方法和EZW编码原理。重点对EZW算法进行了详细分析和描述，包括零树及其扫描方法，以及EZW算法的实现步骤。最后对上述内容进行了概括。     

一种基于内容的图像检索方法

论述了基于颜色特征的图像检索和基于纹理特征的图像检索,在此基础上提出了一种利用图像两种内容特征进行图像检索的方法。     

医用透视图像数字化采集和处理系统的设计

介绍了医用透视图像数字化处理系统的总体结构，列举了硬件系统各部分的性能指标及软件系统的各部分结构模块，并将其以结构图形式显示出来，详细介绍了系统的工作原理和各部分实现的功能，给出了实验中用到的一些数据参数，并对它的一些关键问题进行了讨论，该系统运行在Visual c 环境下，由软件编程来实现，用户界面美观大方，方便人机交互，是一种很实用的医用图像数字化处理系统。     

基于特征塔集的遥感图像融合方法

提出了图像特征塔集的概念，给出了一种基于特征塔集的融合方法．算法主要包含两部分，子图像的融合及对应残差图像的融合．图像的大部分能量和信息包含在子图像中，因此，在图像金字塔的子图像融合过程中，特征塔集的构造由局部能量和局部熵组成．考虑到残差金字塔包含了原始图像的边缘或高频成分，因此采用梯度作为其融合特征．最终的融合结果，可利用金字塔反变换获得．由于将残差金字塔也引入到融合算法的设计过程中，因此融合的精度得到一定的提高，另外，采取简单的金字塔可以有效地控制算法的复杂度．实验结果表明了算法的合理性和有效性．     

对邮件中垃圾图像识别的研究

提出了对邮件中的“垃圾”图像进行辨别处理的方法。首先对邮件的编码格式进行分析,以期从传送的邮件数据流中,提取出嵌入其中的图像数据块,从而采用相关的图像辨识方法,对这些图像进行分类,识别是正常传送的有用图像,还是一些带有毒害作用的图像,并重点探索如何采用相应的图像预处理技术,提取该类图像的特征,再根据特征设计较为有效的分类器,使设计出的系统能够快速地处理邮件中嵌入的图像文件。     

RESTORATION OF THE IMAGE DEGRADED BY LINEAR MOTION

This paper introduces a new effective method to restore the uniform linear motion blurred im-age. The effect of the out-of-frame pixels on the blurring process and the estimate of these pixelsare analysed. The restoration qualities of different deblurring methods are compared. Finally, theauthors come to a conclusion that it is impossible to determine the length of blurring movement infrequency domain.